V. FUENTES DE INNOVACIÓN Y EL PAPEL DE LOS ACTORES DE SOPORTE
5.4 Resultados
5.4.4 Los actores de soporte institucional en el sistema de innovación
Figura 12. El sistema de fuentes de aprendizaje para la innovación de los productores de maíz en la Región Centro.
Fuente: Información obtenida con encuestas a productores de maíz, 2012.
5.4.4 Los actores de soporte institucional en el sistema de innovación
encuentra entre 1 y 2%. Las instituciones de Enseñanza e Investigación (IE) solo participan en el Tlaxcala con 6.5% y Guerrero con el 1.1% y, lo que señala una baja vinculación con el sector, aunque su presencia debiera destacar por su papel en el desarrollo de conocimiento e información sobre nuevas tecnologías. Otros de los actores institucionales de suma importancia son los Proveedores de Servicios Financieros (PF), aquellos que proporcionan seguros y financiamiento a las empresas rurales para la producción de maíz. Sin embargo, solo en tres de los seis estados los productores están vinculados con este tipo de actor, en Tlaxcala con 8.3%, Guerrero 4.4% y Puebla con el 0.8%.
En forma general, se podría decir que el estado de Guerrero y Tlaxcala tienen la participación de los cuatro tipos de actores de soporte institucional, lo que hace más diverso su sistema para generar innovación. El Estado de México tiende hacer un sistema más homogéneo debido a la poca participación de otros actores como fuente de conocimiento innovador para los productores de maíz.
En el caso de los estados Hidalgo y Tlaxcala presenta una baja vinculación entre sus productores, cual hace que tengan un sistema desequilibrado en sus fuentes de innovación internas y externas. El estado de Guerrero posee el sistema de innovación más equilibrado pues casi la mitad de sus vínculos son internos o con otros productores y la otra mitad corresponde agentes externos que incluye a las instituciones de soporte institucional y PI y FM.
Cuadro 13. Diversidad de vínculos en el sistema de innovación del productor de maíz
Estado Número
de vínculos
IG
%
PS
%
PF
%
IE
%
PI
%
FM
%
Vínculos PR (ER, FAM, OR)
Guerrero 548 5.8 33.9 4.4 1.1 5.1 5.1 44.6
Hidalgo 52 25.0 46.2 0.0 0.0 11.5 1.9 15.4
Edo México 181 3.9 43.1 0.0 0.0 1.7 0.0 51.4
Morelos 199 36.9 23.7 0.0 0.0 6.6 0.0 32.8
Puebla 257 0.4 41.2 0.8 0.8 8.9 1.6 46.3
Tlaxcala 216 2.8 44.9 8.3 6.5 19.4 3.2 14.8
Total 1453 9.1 37.0 3.0 1.5 7.9 2.8 38.7
Fuente: Información obtenida con encuestas a productores de maíz, 2012.
IG=Instituciones de gobierno; PS=Prestador de servicios profesionales; PF=Proveedor de servicios financieros; IE=Instituciones de enseñanza e investigación; PI=Proveedor de insumos; FM=Funciones múltiples; PR=Productor; ER=Empresas rurales;
FAM=Familiar; Org=Organización de productores.
5.4.4.1. Asociación entre los tipos de vínculos de actores de soporte
Los vínculos del productor que presentaron asociación estadísticamente significativa fueron los de prestadores de servicios profesionales y las instituciones gubernamentales, de productores financieros y de enseñanza e investigación, lo anterior se podría atribuir al hecho a que estos fungen como intermediarios entre las instituciones y el agricultor. Lo cual, sugiere que a mayor vinculación con los PS mayor probabilidad tiene el productor de vincularse a este tipo de instituciones. Cabe mencionar que, aunque el grado de asociación es significativo (P<0.05) también es débil.
La vinculación del productor con las instituciones de Productos Financieros se asocia con los actores PI, PS e IE, es decir, a mayor vinculación con este tipo de actores mayor será la vinculación con alguna institución de crédito o seguros agrícolas. Esto podría ser por el flujo de información que ofrecen estos actores acerca de las opciones de financiamiento del productor. Al igual, se encontró una correlación negativa entre estas instituciones y los actores de funciones múltiples, no obstante, aunque es significativa es muy cercana a cero por lo cual no se considera de relevancia.
La vinculación del maicero con instituciones gubernamentales se relaciona con la vinculación con otros productores (familiares y organizaciones de productores) y PI. Lo que podría explicarse porque para acceder algunos de los apoyos que otorgan estas instituciones como lo es asistencia técnica y capacitación y proveeduría de insumos, los productores tienen que organizarse o vincularse entre sí para acceder a ellos, así también para buscar opciones para la adquisición de insumos.
Cuadro 14. Asociación entre los vínculos de aprendizaje para la innovación del productor de maíz.
PR PI FM PS IE IG
PR
P
PI -0.14**
P 0.00
FM 0.14** -0.01
P 0.00 0.90
PS 0.01 0.03 0.03
P 0.77 0.52 0.50
IE -0.06 0.00 0.04 0.23**
P 0.15 0.94 0.35 0.00
IG 0.27** 0.11* -0.05 0.10* 0.00
P 0.00 0.01 0.24 0.03 0.98
PF 0.05 0.15** -0.09* 0.24** 0.10* 0.03
P 0.23 0.00 0.05 0.00 0.02 0.54
**. La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).
*. La correlación es significante al nivel 0,05 (bilateral).
Fuente: Información obtenida con encuestas a productores de maíz, 2012.
5.4.4.2. Influencia de cada tipo de vínculo a la adopción de innovaciones del productor
En el modelo de regresión lineal se observa la contribución que tiene el vínculo de cada tipo de actor de soporte institucional en la adopción de innovaciones del productor de maíz. Los actores de mayor relevancia resultaron ser las instituciones gubernamentales, ya que por cada vínculo adicional que se establezca con alguna de ellas, la adopción de innovaciones del maicero se incrementará en 8.50 puntos porcentuales. Las instituciones de enseñanza e investigación tienen gran potencial para convertirse en una de las principales fuentes de conocimiento y aprendizaje para los agricultores. Sin embargo, tienen
poca presencia en el sistema de innovación, hasta el momento son pocas las que realizan la labor de extensionismo, en especial las instituciones de educación superior que debieran desempeñar un papel central en este proceso (Mungaray et al., 2011). Las instituciones de productos financieros relacionadas con el uso de crédito y otorgamiento de seguros al productor ocupan la quinta posición según el valor de su coeficiente β. Por lo que se infiere que por cada vínculo adicional que el productor establezca con este tipo de actor su grado de adopción se incrementará en 5.19%, esencialmente en la categoría de innovación de financiamiento.
Los prestadores de servicios profesionales son los actores que brindan asesoría y capacitación a los agricultores, y se esperaba que tuvieran el mayor coeficiente o efecto en la adopción de innovaciones por el productor, debido a su papel de intermediario, a su cercanía con el productor y número existente en los estados.
Sin embargo, por cada vínculo que incremente o establezca el agricultor con un PS, su adopción de innovaciones aumentara en 4.3 puntos porcentuales.
Existen otros actores como los proveedores de insumos y funciones múltiples que también tienen un rol importante en la adopción de innovaciones por el productor de maíz. No obstante, en el primer caso debido a la relación comercial con los primeros se tendría que poner atención en el tipo de recomendaciones brindadas, y en el segundo, se entiende que debido a sus diversas funciones estos actores desempeñan un rol estratégico en el sistema de innovación.
En el sentido anterior, se nota el papel importante que tienen los actores de soporte institucional, ya que sí los productores mantienen sólo vínculos
ello, también es necesario que establezca vínculos con agentes externos que contribuyan a dinamizar la innovación en su unidad de producción.
Cuadro 15. Influencia de cada tipo de vínculo en la adopción de innovaciones del productor de maíz.
B E.T P
Constante 7.14 0.83 .000
IG 8.50 0.59 .000
PS 4.28 0.47 .000
PF 5.19 1.55 .001
IE 5.61 2.15 .009
PR 3.16 0.42 .000
PI 6.79 0.93 .000
FM 6.53 1.57 .000
R2 0.57
P <0.001
Fuente: Información obtenida con encuestas a productores de maíz, 2012.
5.5 Conclusiones
A pesar de todos los tipos de vínculos resultan ser significativos para la adopción de innovaciones del productor. La vinculación con agentes externos principalmente con instituciones gubernamentales favorece a un nivel mayor de innovación en la producción de maíz, contrario a sí sólo mantiene contacto con
agentes internos (productores, familiares y organizaciones de productores). No obstante, aunque el vínculo del productor de maíz con las instituciones gubernamentales contribuye en mayor medida a su adopción de innovaciones, es importante su vinculación tanto con otros productores como con actores externos. Los primeros servirán como apoyo social e impulso a la innovación dentro del sistema de innovación y; los segundos como es el caso de los actores de soporte institucional, su relevancia radica en que brindarán los incentivos, financiamiento y recursos necesarios al productor para la producción.
Para que el productor de maíz obtenga mejores resultados en rendimiento e innovación debe contar con un sistema de fuentes de aprendizaje para la innovación equilibrado, es decir, con vinculación interna y externa. En este sentido, el Estado de Guerrero tiene un gran potencial de incrementar su nivel de innovación en las categorías de financiamiento y organización mediante una mayor vinculación con los actores de soporte institucional que se encuentran en su sistema de innovación. En el caso del estado de Tlaxcala se requiere consolidar la vinculación interna entre sus productores, de esta manera se pensaría que al socializar y validar entre pares la forma adecuada de aplicar la innovación (que funciona o no) podría ayudar a elevar sus rendimientos. En los estados de Hidalgo, Estado México y Puebla una mayor intervención de las instituciones y vinculación fortalecerá su sistema de fuentes de innovación y contribuirá a una mayor adopción de innovación. Otra función de los actores de soporte institucional en los estados sería fungir como articuladores u orquestadores del sistema, gestionando e intermediando la vinculación entre los
En futuro se podrían incluir en el modelo otras variables que contribuyan al nivel de innovación de los productores también sería necesario ponderar el valor de los vínculos desacuerdo a la calidad de información brindada por cada tipo de actor.
Agradecimientos
Este artículo se desarrolló en el marco del Convenio de Colaboración Mapeo de Redes de Innovación MASAGRO 2013, TTF-2013-019, celebrado entre la Universidad Autónoma Chapingo (UACh) y el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT).
5.6 Literatura citada
Alberdi, P. X., Gibaja, M. J. J., & Davide, P. M. (2014). Las tipologías en los sistemas regionales de innovación. El caso de España. Investigaciones Regionales, 28, 7–35.
Cruz, D. D., & Aguilar, Á. J. (2011). Sistemas de Innovación Tecnológica:
evolución del concepto y su aplicación en el sector agropecuario mexicano.
Análisis del Medio Rural Latinoamericano, 95–108.
Díaz, G., Lemarie, R., & Vallejos, A. (2012). Componentes y dinámicas internas de un Sistema de Innovación Regional: la Región de Los Lagos (Chile).
Ciencia, Docencia y Tecnología, XXIII (44).
Didier, E. A., & Brunson, M. W. (2004). Adoption of range management innovations by Utah ranchers. Journal of Range Management, 57(4), 330–
336.
FAO. (2015). La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. http://www.fao.org/statistics/es/. Consultado 28 sep, 2015.
Hidalgo, N. A., Vizán, I. A., & Torres, M. (2008). Los factores clave de la innovación tecnológica: claves de la competitividad empresarial. Dirección Y Organización, (36), 5–22.
INEGI. (2015). VIII Censo Agrícola Ganadero y Forestal, 2007.
http://www.inegi.org.mx/est/contenidos/proyectos/Agro/ca2007/Resultados_
Agricol a/default.aspx/. Consultado 14 sep, 2015.
http://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004
Mejía, T. J. (2008). Propuesta de Modelo Conceptual del Sistema Regional de Innovación para el estado de Jalisco, México. In XIV Congreso Latino- Iberoamericano de Gestión Tecnológica (p. 24). Lima, Perú.
Mungaray, A., Ramos, J., Plascencia, I., & Moctezuma, P. (2011). Las instituciones de educación superior en el sistema regional de innovación de Baja California. Revista de la Educación Superior, XL (158), 119–136.
Muñoz, M., Aguilar, J., Rendón, R., & Altamirano, J. R. (2007). Análisis de la dinámica de innovación en cadenas agroalimentarias. UACh - CIESTAAM/PIIAI (Primera). Estado de México: Universidad Autónoma Chapingo–CIESTAAM/PIIAI.
Pérez, M., & Terrón, M. (2004). La teoría de la difusión de la innovación y su aplicación al estudio de la adopción de recursos electrónicos. Revista Española Doc. Cient., 27(3), 308–329.
Rogers, E. M. (2003). Diffusion of Innovations. The Free Press (5ta ed.). New
Sanz, L. (2003). Análisis de redes sociales: o cómo representar las estructuras sociales subyacentes. Apuntes de Ciencia y Tecnología, (7), 10.
SIAP. (2015). El Sistema de Información Agropecuaria de Consulta y el Servicio de Información Agroalimentaria y Pesquera. http://infosiap.siap.gob.mx/.
Consultado 20 sep, 2015.